315大数据报告丨消费者关注的热点与变化

作者: 柠檬科技大数据   

一年一度的“打假盛会”来了,在这个最“较真”的日子里,假冒伪劣产品无处遁行,受到了来自各行各业的关注。一起从大数据的角度来看看,315的昨天、今天与明天,以及所映射出的社会变迁。

2017年315大数据

90后成消费维权的中坚力量

作为消费者,每个人都或多或少的遇到过质量问题,当个人权益受到侵犯,你是选择忍气吞声,还是维权反抗?



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数据/图片来源:360公司(下同)

根据“消费维权”的关键词数据显示,“快递行业”的消费维权关注度最高,随后是电商网站和电信类,此外,关系到人们每日三餐的“食品安全”也位列前十。

随着互联网购物的普及,基本都依靠快递送达,成交量的增长也带了新的问题,货物破损、未能按时送达、快递丢失……都是最常见的投诉原因。

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综合各城市的相关消费维权信息,包括诈骗举报、诈骗电话标记、网站投诉等相关数据,北京、广州、深圳的网民消费维权意识排行前三。一线城市经济发达,在享受便捷消费的同时,消费者的维权意识也相对较高。

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从不同的年龄段来看,90后人群已经成为消费维权的中坚力量,面对假冒伪劣产品,他们更倾向于选择用投诉等手段维护自身权益,不再选择忍气吞声,80后紧随其后,这也符合如今主流的互联网参与人群分布。

315主题变化

四个阶段解读消费习惯转变

从1991年开始,315晚会已经走过了27个年头,中消协每年都会推出一个主题,从1993年的“讲诚信,反欺诈”到2004年的“诚信·维权”,再到今年的“网络诚信,消费无忧”,每一年的主题都有变化,根据时代发展与关注点的转变,大致可以将这二十多年的消协晚会主题分为四个阶段:

第一个阶段(1997-2002):如何消费。这一阶段主要在我国“九五”计划期间,商品短缺时代已经基本结束,人民收入不断提高,购买力也随之提升,315晚会主要围绕如何消费,主题例如98年的“为了农村消费者”、01年的“明明白白消费”、02年的“科学消费”;

第二阶段(2003-2005):如何维权。这一阶段主要在我国“十五”计划中后期。随着消费的不断扩大,经济环境发生变化,随之而来的是新的消费问题,消费者更多的开始关心如何解决这些新问题,“如何维权”成为社会关注的话题。主题例如03年的“营造放心消费环境”、04年的“诚信·维权”、05年的“健康·维权”;

第三阶段(2006-2012):如何协调消费与其他领域的关系。这一阶段主要在我国“十一五”计划和“十二五”计划前期。我国经济在快速发展的同时,受国内外的影响,环境问题、经济结构转变问题、社会矛盾和能源资源安全等问题逐渐凸显,反映在消费领域,更加强调其与可持续发展、生态环境、服务民生等之间的协调关系。主题例如07年的“消费和谐”、08年的“消费与责任”、09年的“消费与发展”;

第四阶段(2013至今):新消费。这一阶段主要在“十二五”计划的中后期,随着收入稳步增长,生活水平不断提高,消费者对品质的要求越来越高。同时,“互联网+”的出现与发展推动消费升级,消费者的地位日益凸显。主题例如13年的“让消费者更有力量”、14年的“新消法新权益新责任”。

从“如何消费”到“新消费”,315晚会主题的变化,一方面反映了我国经济社会的变迁,另一方面,反映了消费市场热点的转移。


从“如何消费”到“消费升级”

315背后折射的社会变迁

纵览315晚会近10年来最受消费者关注的案例,可以大致归纳如下:

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从横向看,315每年投诉的热点基本都围绕着人们的衣食住行,不曾有太大的变化,但从纵向上来看,就能看出消费领域的‘风向’变化了。

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数据/图片来源:嘉道信息(下同)

食品安全和医疗卫生始终是消费者关注的热点话题,从以前“不干不净吃了没病”的理念到如今“如何吃的放心”,物质水平的上升让人们更加关注健康。

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随着经济的发展,汽车已成为大多数财政状况良好家庭的出行必备交通工具,消费者的需求量不断增加,问题也不断曝光,从单纯的汽车质量到二手交易平台,涉及的范围开始朝互联网领域倾斜。

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人们对通信行业的关注逐渐转移到话费与诈骗短信之上,互联网社交平台的兴起稀释了用户流量,并将持续起影响作用。

10年以前,消费者的投诉热点集中在商品质量上,主要围绕日用百货、家用电器和食品三大方面,随着消费升级,消费者对商品质量也有更高的要求。同时,投诉热点朝着多元化方向发展,在原有的基础上,开始往汽车销售服务、房地产,尤其是互联网领域转移。

互联网金融的发展迅速,电子商务、共享经济等领域的问题也会逐渐暴露出来。发现问题,然后解决问题,以诚信为基石,才能推动经济社会可持续健康发展。

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柠檬科技大数据
柠檬科技 (LEMON TECH) 成立于2015年,专注于成为消费金融领域大数据风控技术&综合解决方案的提供商,借助SaaS金融服务云平台、分布式爬虫和数据联盟拥有的海量数据, 利用模型平均、 数据降维、 知识图谱等方法,通过机器学习优化和集成应用,对个人消费者进行信用评估及分析,为消费金融服务商提供风控决策和数据咨询。
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